Aspects techniques : - Arbres de décision et forêts aléatoires - Processus de décision markoviens et apprentissage par renforcement - Problèmes et algorithmes d'optimisation classiques Exercices : - Construire un modèle d'arbre de décision pour classifier les demandes de prêt ou les diagnostics médicaux. - Utiliser des algorithmes d'optimisation classiques pour résoudre des problèmes d'allocation de ressources ou d'ordonnancement.